本篇內容介紹了“R語言繪制分布曲線的方法是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
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重慶分公司
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library(readr)
df<-read_tsv("author_number.tsv")
head(df)
table(df$journal)
我們先來看一下幫助文檔中的例子
df_1 <- data.frame(
x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0, 10)),
g = gl(2, 100)
)
p1<-ggplot(df_1, aes(x)) + stat_ecdf(geom = "step")
# Don't go to positive/negative infinity
p2<-ggplot(df_1, aes(x)) + stat_ecdf(geom = "step", pad = FALSE)
# Multiple ECDFs
p3<-ggplot(df_1, aes(x, colour = g)) + stat_ecdf()
library(patchwork)
p1+p2+p3
這里新學到一個函數(shù)gl()，生成因子數(shù)據(jù)，比如
gl(2, 8, labels = c("Control", "Treat"))
參數(shù)的意思是
之前我實現(xiàn)這個都是用rep（）函數(shù)
再來一個例子
gl(2, 1, 20)
兩個因子，每種一個，重復20次
ggplot(df, aes(x=auth_num, col=journal)) +
stat_ecdf(geom="smooth", se=F, size=1.2) +
theme_bw() +
scale_x_log10(breaks=c(1:5, seq(10, 50, by=10),
100, 200, 300,400,500)) +
theme(legend.position=c(.75,.33),
panel.grid = element_blank()) +
labs(x="Number of authors per paper",
y="ECDF",
col="") +
coord_cartesian(xlim=c(1,500)) +
scale_color_brewer(type="qual", palette=6)
“R語言繪制分布曲線的方法是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
